购买
下载掌阅APP,畅读海量书库
立即打开
畅读海量书库
扫码下载掌阅APP

2.3 DEM信息伪装分类

按照不同的依据,DEM信息伪装有多种不同的分类方法。

2.3.1 以伪装范围为依据

以伪装范围为依据,DEM信息伪装可以分为整体伪装和局部伪装两种类型。整体伪装是将原始数据的全部内容作为需要保护的信息进行处理,得到的伪装数据与原始数据完全不同;局部伪装是仅处理原始数据中需要保护的部分重点高程信息,而对其他普通内容不做任何改变。相关示意图如图2.7所示。

在实际应用中,并不是整块DEM数据都需要进行保密,特别是需要保护区域附近的某些已知区域,攻击者通过其他手段也可以获取到,再进行信息伪装反而是画蛇添足。往往只需要对整块DEM数据中的局部进行伪装,这些局部区域的高程数据相对于整个区域的高程点数量要小得多,进行整块数据的处理并不能保证这些重点保护区域得到所需要的伪装效果,而且计算量也大幅增加。

图2.7 以伪装范围为依据的DEM伪装分类示例

最常用的局部伪装方法就是对DEM数据进行再划分,对需要伪装的区域进行处理,即局部区域处理。例如,直方图变换技术就可以使不同区域得到不同的处理结果,分块DCT变换也可以进行局部的信息伪装。除此之外,还可以在对整块数据进行信息伪装时,直接利用局部信息以达到不同局部不同伪装效果的目的,即局部特征全局处理。

进行DEM局部伪装的关键问题主要有3个方面。

(1)选择合适的分块方式,判断需要对多大的局部进行伪装处理。一般情况下,这个局部既表达或者包含了重要的地形信息,也应该能够具备独立表达地形的部分能力。

(2)选择伪装算法。选择适合的信息伪装算法,对局部区域进行伪装处理,是进行信息伪装的核心环节。

(3)伪装后的局部DEM数据与周邻数据之间的衔接。信息伪装更重要的是数据的迷惑性,只有伪装数据和周边数据的衔接顺畅,才能保障不被发现。

一般情况下,局部区域的选择主要有两种方式。

一种是给定型的局部,即已经明确知道具体哪一块数据需要进行伪装处理。这类信息往往可以通过法规文件或者实际用途直接确定,例如,2022年自然资源部组织修订的《公开地图内容表示若干规定》及《公开地图内容表示补充规定(试行)》,明确指出以下几个方面的公开地图不得表示:

(1)军队指挥机关、指挥工程、作战工程,军用机场、港口、码头,营区、训练场、试验场,军用洞库、仓库,军用信息基础设施,军用侦察、导航、观测台站,军用测量、导航、助航标志,军用公路、铁路专用线,军用输电线路,军用输油、输水、输气管道,边防、海防管控设施等直接用于军事目的的各种军事设施;

(2)武器弹药、爆炸物品、剧毒物品、麻醉药品、精神药品、危险化学品、铀矿床和放射性物品的集中存放地,核材料战略储备库、核武器生产地点及储备品种和数量,高放射性废物的存放地,核电站;

(3)国家安全等要害部门;

(4)石油、天然气等重要管线;

(5)军民合用机场、港口、码头的重要设施;

(6)卫星导航定位基准站;

(7)国家禁止公开的其他内容。

包含这些敏感信息的DEM数据,就可能成为进行DEM信息伪装中的局部信息,通过直接指定确定具体需要处理的对象。

另一种是未知型局部,需要通过一定的判断准则选取要进行伪装的区域,局部区域可能是整块数据中的一部分,也可能是不相连的若干局部。在实际操作中,将原始DEM数据进行分块后,可通过计算各个分区信息量的方式确定重点区域。这就涉及利用信息论的相关思想进行DEM数据信息载负量的计算。

按照伪装对象的形态特征,DEM的局部伪装又可以分为重点区域伪装和线状特征伪装两种类型。重点区域伪装是将原始数据的某一区域作为重点保护对象,并对其进行伪装处理,一般该区域直接包含在原始数据中。例如,需要保护某一军事基地的地理位置不在公开信道中随意传播,就要进行局部重点区域的伪装。线状特征伪装是将原始数据中的某一类线状特征作为重要信息,并对其进行伪装处理,线状特征一般是隐含在原始数据中的内容。例如,需要隐匿数据中的分水合水线等对军事活动具有重要价值的地形特征,就要进行局部线状特征的伪装。图2.8是地形数据中重点区域和线状特征的示例。

图2.8 地形数据中重点区域和线状特征的示例

2.3.2 以处理方式为依据

以处理方式为依据,DEM信息伪装可以分为基于结构的信息伪装和基于内容的信息伪装两种类型。

基于结构的DEM信息伪装技术是从高程矩阵的结构整体出发进行DEM信息伪装的方法。在整个处理的过程中,不关注其中具体的某个高程数值,而是通过将高程矩阵划分为若干单元,依次进行信息伪装,如图2.9所示。这类算法有时改变的只是高程矩阵中各个值的位置,通过将地形特征进行变换移位以达到虚虚实实的伪装效果。伪装前后的高程矩阵一般会存在某种隐含关系。常用的方法有基于矩阵论和基于分形理论等方法。基于结构的DEM信息伪装算法简单,一般不会涉及复杂的数学计算,实现容易、快捷,大大节约了时间成本。但是部分算法的安全性能还有待加强。

图2.9 基于结构的信息伪装示例

基于内容的DEM信息伪装算法是一种化整为零的处理方法,针对高程矩阵中各个位置上的每一个高程数值进行处理变换,以达到信息伪装的目的,如图2.10所示。与基于结构的DEM信息伪装算法相比,这类算法可以简化为在满足DEM构成条件下对单个数值的处理,对整个DEM数据的伪装进行得更为彻底,对原始DEM数据的改造很大,单从地形特征上甚至看不出两者间存在任何关系,通过合理设计的算法能够使得伪装效果良好,算法的安全性也较强,不会被轻易破解,但是算法的执行效率往往会比较低。

图2.10 基于内容的信息伪装示例

2.3.3 以作用域为依据

类似于信息隐藏技术,DEM信息伪装以作用域为依据,可以分为基于空间域的信息伪装和基于频率域的信息伪装两种类型。基于空间域的DEM信息伪装是指直接作用于原始数据高程值组成集合域上的处理方法,可以用式(2.1)表示:

式中, H 0 x y )和 H 1 x y )分别代表原始数据和伪装数据, F 代表伪装操作。该处理方法可以仅针对数据内容中的单个元素价值进行伪装,也可以一次对若干元素组成的价值区域进行伪装。

基于频率域的DEM信息伪装是将原始数据的高程值经过空间变换后,在其频率域上通过改变数据的整体或部分重要频率系数,从而达到伪装处理目的的技术方法。整个过程可用式(2.2)表示:

式(2.2)说明基于频率域的信息伪装就是将数据转换到频率域、完成信息伪装后再转换回空间域的处理过程,如图2.11所示。

图2.11 基于频率域信息伪装的基本流程

在频率域上进行信息伪装有两个关键环节:一个是需要选取空间域到频率域的变换方法,目前应用于二维离散数据的频率变换方法主要有离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)、离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)及离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)等;另一个是在频率空间中选取合理的信息伪装算法,对需要保护的信息进行伪装处理。

DEM信息伪装的分类方法很难仅以一种依据为基础,在实际应用中经常会出现结合多种分类依据的信息伪装算法,如整体伪装可以基于结构进行伪装,也可以基于内容进行伪装,具体分类参照图2.12,可以根据实际需要选择分类方式。

图2.12 DEM信息伪装分类 eIQ8yy4Qg0KUGblLyTr5Ts2pjTxCoj6TO3MSWSzt0l5dkbkbjh/QiSmyzKqkjn36

点击中间区域
呼出菜单
上一章
目录
下一章
×